data_temp[i_save][0]=data_src[0]; data_temp[i_save][1]=data_src[1]; data_temp[i_save][2]=data_src[2];怎么初始化

时间: 2023-08-02 17:12:16 浏览: 41
这段代码可以使用循环结构来进行初始化,具体实现如下: ``` for(int i=0; i<n; i++){ data_temp[i][0] = data_src[0]; data_temp[i][1] = data_src[1]; data_temp[i][2] = data_src[2]; } ``` 其中,`n`代表`data_temp`数组的长度,也就是需要初始化的元素个数。这段代码会将`data_src`数组中的前三个元素赋值给`data_temp`数组中的每一个元素的前三个位置。
相关问题

用C语言解决这段代码的问题static void MPU6050_DateConver(short *data_src) { static int i_save= 0; int i=0,j=0; short max,min; char data_temp[i_save][3]; //保存采样值 data_temp[i_save][0] = data_src[0]; data_temp[i_save][1] = data_src[1]; data_temp[i_save][2] = data_src[2]; if ((++i_save)==50) { //找出最大值和最小值 max=min=data_temp[0][0]; for(i=0;i<50;i++) for(j=0;j<3;j++) { if(max<data_temp[i][j]) max=data_temp[i][j]; if(min>data_temp[i][j]) min=data_temp[i][j]; } //计算动态阙值 hold_value = (max+min)/2; //计算步数 MPU6050_DataAnalyze(); //重新采样 i_save=0; } }

这段代码存在一些问题: 1. `data_temp` 的第一维使用了变量 `i_save`,但是该变量在定义 `data_temp` 之前被使用了,会导致编译错误。 2. `data_temp` 数组定义为 `char` 类型,但是存储的是 `short` 类型的数据,会导致数据精度丢失。 3. `max` 和 `min` 的初始值应该分别为 `data_temp[0][0]`,而不是 `0`。 4. 在计算 `hold_value` 时,应该将 `(max+min)` 的结果除以 `2`,而不是右移一位。 下面是修改后的代码: ```c static void MPU6050_DateConver(short *data_src) { static int i_save = 0; int i = 0, j = 0; short max, min; static short data_temp[50][3]; // 修改为 short 类型数组 data_temp[i_save][0] = data_src[0]; data_temp[i_save][1] = data_src[1]; data_temp[i_save][2] = data_src[2]; if (++i_save == 50) { max = min = data_temp[0][0]; // 修改初始值 for (i = 0; i < 50; i++) { for (j = 0; j < 3; j++) { if (max < data_temp[i][j]) max = data_temp[i][j]; if (min > data_temp[i][j]) min = data_temp[i][j]; } } hold_value = (max + min) / 2; // 修改计算方式 MPU6050_DataAnalyze(); i_save = 0; } } ```

void VolSyn(float temp,u16*data_int,u16*data_dec,u16*temp_data) { static u8 count=0; if(count<(DATA_FLASH_SAVE_NUM)) { data_int[count]=temp;//0 1 2 3 data_dec[count]=(temp-data_int[count])*1000; count++; } if(count==(DATA_FLASH_SAVE_NUM)) { for(int i=0;i<(DATA_FLASH_SAVE_NUM/2);i++) {temp_data[i*2]=data_int[i]; temp_data[i*2+1]=data_dec[i]; } count++; } }

这段代码定义了一个名为VolSyn的函数,该函数接受三个参数:一个浮点数temp,以及两个指向u16类型数据的指针data_int和data_dec。函数还使用了一个名为temp_data的数组。 函数体中,首先定义了一个名为count的静态变量,其初值为0。如果count小于DATA_FLASH_SAVE_NUM,将temp的整数部分存储在data_int数组中,将temp的小数部分乘以1000后取整存储在data_dec数组中,并将count加1。 当count等于DATA_FLASH_SAVE_NUM时,将data_int和data_dec数组中的数据按照一定规律存储到temp_data数组中。最后将count加1。 该函数的作用是将传入的温度数据分别存储在data_int和data_dec数组中,并在达到一定数量时将数据按照一定规律存储到temp_data数组中。

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import numpy as np def replacezeroes(data): min_nonzero = np.min(data[np.nonzero(data)]) data[data == 0] = min_nonzero return data # Change the line below, based on U file # Foundation users set it to 20, ESI users set it to 21 LINE = 20 def read_scalar(filename): # Read file file = open(filename, 'r') lines_1 = file.readlines() file.close() num_cells_internal = int(lines_1[LINE].strip('\n')) lines_1 = lines_1[LINE + 2:LINE + 2 + num_cells_internal] for i in range(len(lines_1)): lines_1[i] = lines_1[i].strip('\n') field = np.asarray(lines_1).astype('double').reshape(num_cells_internal, 1) field = replacezeroes(field) return field def read_vector(filename): # Only x,y components file = open(filename, 'r') lines_1 = file.readlines() file.close() num_cells_internal = int(lines_1[LINE].strip('\n')) lines_1 = lines_1[LINE + 2:LINE + 2 + num_cells_internal] for i in range(len(lines_1)): lines_1[i] = lines_1[i].strip('\n') lines_1[i] = lines_1[i].strip('(') lines_1[i] = lines_1[i].strip(')') lines_1[i] = lines_1[i].split() field = np.asarray(lines_1).astype('double')[:, :2] return field if __name__ == '__main__': print('Velocity reader file') heights = [2.0, 1.5, 0.5, 0.75, 1.75, 1.25] total_dataset = [] # Read Cases for i, h in enumerate(heights, start=1): U = read_vector(f'U_{i}') nut = read_scalar(f'nut_{i}') cx = read_scalar(f'cx_{i}') cy = read_scalar(f'cy_{i}') h = np.ones(shape=(np.shape(U)[0], 1), dtype='double') * h temp_dataset = np.concatenate((U, cx, cy, h, nut), axis=-1) total_dataset.append(temp_dataset) total_dataset = np.reshape(total_dataset, (-1, 6)) print(total_dataset.shape) # Save data np.save('Total_dataset.npy', total_dataset) # Save the statistics of the data means = np.mean(total_dataset, axis=0).reshape(1, np.shape(total_dataset)[1]) stds = np.std(total_dataset, axis=0).reshape(1, np.shape(total_dataset)[1]) # Concatenate op_data = np.concatenate((means, stds), axis=0) np.savetxt('means', op_data, delimiter=' ') # Need to write out in OpenFOAM rectangular matrix format print('Means:') print(means) print('Stds:') print(stds)解析python代码,说明读取的数据文件格式

clear clc pathname = uigetdir; name_list=dir(pathname); for i=3:22 name_list(i).引用了不存在的字段 'num'。 出错 LoadData (line 33)num=zeros(20,1); name_list(i).num(i-2)=1; end %pathname = uigetdir; img_name1=importdata('E:\train.txt'); img_train_num=size(img_name1,1); num=0; for i=1:img_train_num img_name_char=cell2mat(img_name1(i)); label_1(i).name=extractBefore(cell2mat(img_name1(i)),''); imgPath = [pathname,'',label_1(i).name,'',cell2mat(img_name1(i))]; temp = imread(imgPath); train_x(:,:,i)=temp; % temp = double(temp(:)); % num=num+1; % imagedata1(:,num)=temp; end for i=1:img_train_num for j=1:20 if strcmp(name_list(j+2).name,label_1(i).name) label_1(i).num=name_list(j+2).num; end end train_y(:,i)=uint8(label_1(i).num); end %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %pathname = uigetdir; img_name1=importdata('E\test.txt'); img_test_num=size(img_name1,1); num=0; for i=1:img_test_num img_name_char=cell2mat(img_name1(i)); label_2(i).name=extractBefore(cell2mat(img_name1(i)),''); imgPath = [pathname,'',label_2(i).name,'',cell2mat(img_name1(i))]; temp = imread(imgPath); test_x(:,:,i)=temp; % temp = double(temp(:)); % num=num+1; % imagedata2(:,num)=temp; end for i=1:img_test_num for j=1:20 if strcmp(name_list(j+2).name,label_2(i).name) label_2(i).num=name_list(j+2).num; end end test_y(:,i)=uint8(label_2(i).num); end save('E\imgdata_uint8.mat', 'train_x','train_y','test_x','test_y');引用了不存在的字段 'num'。 出错 LoadData (line 33)

优化代码 def module_split(self, save_on=True): """ split module data :param save_on: :return: """ for ms in range(self.mod_num): m_sn = self.module_list[ms] module_path = os.path.join(self.result_path_down, m_sn) cols_obj = ChuNengPackMustCols(ms, self.mod_cell_num, self.mod_cell_num) # 传入当前的module序号(如0,1,2,3,4),电芯电压个数,温度NTC个数。 aim_cols = [i for i in cols_obj.total_cols if i in self.df.columns] print(m_sn, aim_cols) self.modules[m_sn] = rename_cols_normal(self.df.loc[:, aim_cols], ms, self.mod_cell_num) print("after change cols name:", ms, m_sn, self.modules[m_sn].columns.tolist()) self.modules[m_sn].dropna(axis=0, how='any', subset=['soc'], inplace=True) volt_col = [f'volt{i}' for i in range(self.mod_cell_num)] temp_col = [f'temp{i}' for i in range(self.mod_cell_num)] self.modules[m_sn].dropna(axis=0, how='any', subset=volt_col, inplace=True) self.modules[m_sn] = stat(self.modules[m_sn], volt_col, temp_col) self.modules[m_sn].reset_index(drop=True, inplace=True) print(self.modules[m_sn]['discharge_ah'].iloc[-1]) self.module_cap[m_sn] = [self.modules[m_sn]['discharge_ah'].iloc[-1], self.modules[m_sn]['charge_ah'].iloc[-1], self.modules[m_sn]['soh'].iloc[-1]] self.module_peaks[m_sn] = list(quick_report(self.modules[m_sn], module_path, f'quick_report_{m_sn[:8]}')) # check soc status mod_soc = self.modules[m_sn]['soc'] self.module_soc_sig[m_sn] = [np.nanmedian(mod_soc), np.max(mod_soc), np.min(mod_soc)] if save_on: single_variables_plot(mod_soc, module_path, f'{m_sn[:8]}_soc_distribution_box.png', 'box', 'SOC') single_variables_plot(mod_soc, module_path, f'{m_sn[:8]}_soc_distribution_violin.png', 'violin', 'SOC')

clear clc pathname = uigetdir; name_list=dir(pathname); for i=3:22 name_list(i).num=zeros(20,1); name_list(i).num(i-2)=1; end %pathname = uigetdir; img_name1=importdata('E:/train.txt'); img_train_num=size(img_name1,1); num=0; for i=1:img_train_num img_name_char=cell2mat(img_name1(i)); label_1(i).name=extractBefore(cell2mat(img_name1(i)),'_'); %imgPath = [pathname,'\',label_1(i).name,'\',cell2mat(img_name1(i))]; imgPath = [pathname,'\',cell2mat(img_name1(i))]; temp = imread(imgPath); train_x(:,:,i)=temp; % temp = double(temp(:)); % num=num+1; % imagedata1(:,num)=temp; end for i=1:img_train_num for j=1:20 if strcmp(name_list(j+2).name,label_1(i).name) label_1(i).num=name_list(j+2).num; end end train_y(:,i)=uint8(label_1(i).num); end %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %pathname = uigetdir; img_name1=importdata('test_30_32.txt'); img_test_num=size(img_name1,1); num=0; for i=1:img_test_num img_name_char=cell2mat(img_name1(i)); label_2(i).name=extractBefore(cell2mat(img_name1(i)),'_'); imgPath = [pathname,'\',label_2(i).name,'\',cell2mat(img_name1(i))]; temp = imread(imgPath); test_x(:,:,i)=temp; % temp = double(temp(:)); % num=num+1; % imagedata2(:,num)=temp; end for i=1:img_test_num for j=1:20 if strcmp(name_list(j+2).name,label_2(i).name) label_2(i).num=name_list(j+2).num; end end test_y(:,i)=uint8(label_2(i).num); end save('E:\\imgdata_uint8.mat', 'train_x','train_y','test_x','test_y');书写程序与此程序原理相同,不过是直接从文件夹中提取图片

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